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home > 지식저장소 > 자주연구회

iPad보다 거대한 반도체 칩이 AI 연구를 가속화한다 작성자: maumejuinb 조회: 4145 등록일: 2019-10-17 첨부파일: 1.jpg(189.4KB)Download: 7 <p> </p><table id="news_image" border="0" cellpaddin="0" cellspacing="0" align="center" style="border:1px solid #d2d2d2;margin-top:15px;margin-bottom:15px;"><tbody><tr><td><div style="margin:8px"><img src="/rankup_module/rankup_board/attach/news/15712967813029.jpg" _width="675" align="absmiddle" style="width:675px;"></div></td></tr></tbody></table><p> </p><p> 통상적인 반도체 칩은 사람의 손톱보다도 작지만 어떤 스타트 업이<span lang="EN-US"> iPad</span>보다 더 거대한 칩을 개발했습니다<span lang="EN-US">. </span>경우에 따라서는<span lang="EN-US"> GPU </span>수백 개 분의 처리 능력을 발휘한다는 괴물 같은 칩이 노리는 것은<span lang="EN-US"> AI </span>연구 속도를 높이는데 있습니다<span lang="EN-US">.</span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">컴퓨터의 두뇌인<span lang="EN-US"> CPU(</span>중앙연산처리장치<span lang="EN-US">) </span>등의 반도체 칩은 보통 그 크기가 작습니다<span lang="EN-US">. </span>최신<span lang="EN-US"> iPhone</span>이나<span lang="EN-US"> iPad</span>를 구동시키는<span lang="EN-US"> CPU</span>는 사람의 손톱보다도 작을 정도입니다<span lang="EN-US">. </span>클라우드 서버로 사용되는 고성능 프로세서조차 우표 보다 작습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">그런데 어떤 스타트 업이 개발한 새로운 반도체 칩<span lang="EN-US"> 'Cerebras(</span>세레브라스<span lang="EN-US">)'</span>는 무려<span lang="EN-US"> iPad</span>보다도 큰 것입니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">그 것이야 말로<span lang="EN-US"> '</span>실리콘 몬스터<span lang="EN-US">'</span>라고 불릴 만한 이 반도체 칩은 가로세로 약<span lang="EN-US"> 22cm</span>의 사상 최대 크기입니다<span lang="EN-US">. </span>아마 테크업계에서 인공지능<span lang="EN-US">(AI)</span>에 대한 희망을 상징하는 기념비가 될 것입니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><b><span lang="EN-US">'</span>미친 짓<span lang="EN-US">' </span>같지만 합리적<span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></b></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">개발원인 세레브라스 시스템스<span lang="EN-US">(Cerebras Systems)</span>는 이 거대한 칩을 고성능<span lang="EN-US"> AI </span>시스템을 단기간에 구축하고 싶은 테크 기업용으로 제공하려고 하고 있습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">반도체 메이커인 마이크론 테크놀로지에서 펠로우를 맡아<span lang="EN-US"> AI</span>를 위한 반도체 칩을 설계한 경험이 있는 유지니오 크루첼로<span lang="EN-US">(</span>이 프로젝트에는 참가하고 있지 않음<span lang="EN-US">)</span>는<span lang="EN-US"> Cerebras</span>의 규모와 야망은<span lang="EN-US"> '</span>광기<span lang="EN-US">'</span>라고 말하고 있습니다<span lang="EN-US">. </span>한편으로 버추얼 어시스턴트나 자율주행차라고 하는 대규모<span lang="EN-US"> AI </span>프로젝트에서는 방대한 계산능력이 요구되기 때문에 합리적이기도 하다고 지적했습니다<span lang="EN-US">. "</span>고액이겠지만 쓰는 사람도 있겠죠<span lang="EN-US">"<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">지금이야 무엇이든<span lang="EN-US"> AI</span>가 유행이 되고 있지만 그<span lang="EN-US"> AI</span>를 지탱하는 것은 딥러닝입니다<span lang="EN-US">. AI </span>시스템은 알고리즘에 의해 방대한 참고 데이터를 해석하는<span lang="EN-US"> '</span>학습<span lang="EN-US">' </span>프로세스를 거침으로써 특정 태스크에 최적화됩니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">사용되는 학습 데이터는 종양에 어노테이션을 붙인 의료 스캔 화상으로부터 게임에서 인간이 이기기 위한 트라이앤 에러를 모은 데이터 등 다양하게 사용됩니다<span lang="EN-US">. </span>이렇게 작성된 소프트웨어는 학습하는 데이터가 많으면 많을수록 또 학습 시스템 자체가 더 크고 복잡할수록 일반적으로 더 강력합니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><b><span lang="EN-US">GPU</span>가<span lang="EN-US"> "</span>덩어리가 되어<span lang="EN-US">" </span>시동이 걸리는<span lang="EN-US"> AI </span>프로젝트<span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></b></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">가장 야심적인<span lang="EN-US"> AI </span>프로젝트 중에는 이 연산처리 능력이 발목을 잡고 있는 것도 있습니다<span lang="EN-US">. </span>딥 러닝 학습에서의 에너지 소비량 조사에 따르면 언어 처리 소프트웨어를<span lang="EN-US"> 1</span>점 개발하기 위해서는 <span lang="EN-US">35</span>만달러<span lang="EN-US">(</span>약<span lang="EN-US"> 3</span>억<span lang="EN-US">,8</span>천만원<span lang="EN-US">)</span>가 필요함을 알게 되었습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">또한<span lang="EN-US"> AI</span>를 연구하는 영리 단체의<span lang="EN-US"> OpenAI</span>의 추정에 따르면<span lang="EN-US"> 2012</span>년부터<span lang="EN-US"> 18</span>년까지 공개된 최대 규모의<span lang="EN-US"> AI</span>실험에서는 총 계산량이 약<span lang="EN-US"> 3.5</span>개월마다 배증하고 있다고 합니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">더 높은 처리 능력을 갈망하는<span lang="EN-US"> AI </span>연구자들이 자주 사용하는 것은<span lang="EN-US"> GPU(</span>그래픽스 프로세싱 유닛<span lang="EN-US">)</span>입니다<span lang="EN-US">. </span>딥 러닝의 유행도 이 기술을 뒷받침하는 계산에<span lang="EN-US"> GPU</span>가 적합하다는 발견이 계기가 되었습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">이<span lang="EN-US"> '</span>우연<span lang="EN-US">' </span>덕분에<span lang="EN-US"> GPU</span>의 톱 메이커인<span lang="EN-US"> NVIDIA</span>의 주가는<span lang="EN-US"> 5</span>년동안<span lang="EN-US"> 8</span>배까지 올랐습니다<span lang="EN-US">. </span>최근에는 구글이 딥 러닝에 특화된 프로세서<span lang="EN-US"> 'TPU(Tensor Processing Unit)'</span>를 개발하고 많은 스타트업도 독자적인<span lang="EN-US"> AI</span>용 칩 개발에 나서고 있습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">화상 인식과 같은 태스크로<span lang="EN-US"> AI</span>를 학습시키려면 다수의<span lang="EN-US"> GPU</span>를 배선으로 연결해서 클러스터 모양으로 한 것을 사용합니다<span lang="EN-US">. 2018</span>년에 멀티 플레이어 온라인 배틀 아레나<span lang="EN-US">(MOBA)</span>게임<span lang="EN-US"> 'Dota 2'</span>에서 프로 플레이어를 이긴<span lang="EN-US"> OpneAI</span>의 보드에는 몇 주일이나 걸려서 연결된 수백 개의<span lang="EN-US"> GPU</span>가 사용되고 있습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><img src="/wysiwyg/PEG/se2_15712968089863.jpg" title="2.jpg" style="width:675px;"><br style="clear:both;"> </p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><b>시험할 수도 없었던 실험을 가능하게<span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></b></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Cerebras</span>의 표면적은<span lang="EN-US"> 2017</span>년 시점에서 가장 복잡한 반도체 칩으로 발표된<span lang="EN-US"> NVIDIA </span>최강의 서버용<span lang="EN-US"> GPU</span>의<span lang="EN-US"> 56</span>배입니다<span lang="EN-US">. </span>세레브라스<span lang="EN-US">·</span>시스템즈의 창업자 겸<span lang="EN-US"> CEO</span>인 앤드루 펠드먼에 따르면<span lang="EN-US"> Cerebras 1</span>개로<span lang="EN-US">(</span>태스크에 따라서 차이는 있지만<span lang="EN-US">) </span>수백 개의<span lang="EN-US"> GPU</span>클러스터가 다루는 계산을 처리할 수 있으며 전력 소비량도 설치 면적도 훨씬 적게 먹힌다고 합니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Cerebras</span>에 의해<span lang="EN-US"> AI</span>의 연구나<span lang="EN-US"> AI</span>의 분야 그 자체의 진보가 가속될 것이라고 펠드만은 말합니다<span lang="EN-US">. "</span>더 많은 시행착오가 생길 겁니다<span lang="EN-US">. </span>그동안 시도조차 하지 못했던 실험이 많이 있었으니까요<span lang="EN-US">"<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">이러한 주장은<span lang="EN-US"> Cerebras</span>에 탑재되어 있는 방대한 온보드 메모리에도 어느 정도는 뒷받침되고 있습니다<span lang="EN-US">. </span>이 메모리 덕분에 더 복잡한 딥 러닝 소프트웨어 훈련도 가능해지는 것입니다<span lang="EN-US">. </span>펠드먼에 따르면 이 거대함에 의한 또 하나의 장점은 여러 개의 반도체 칩을 연결한 경우에 비해 데이터의 이동 속도가 약<span lang="EN-US"> 1,000</span>배나 빨라진다는 것입니다<span lang="EN-US">. <o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">무엇보다 거대하고 강력한 반도체 칩의 생산에는 과제가 여러 개 있습니다<span lang="EN-US">. </span>대부분의 컴퓨터는 칩이 과열되지 않도록 냉각 팬을 사용하고 있지만 세레브라스 시스템즈는 칩 쪽에 수냉시스템을 만들어야 했습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><b>거대 칩 제조법<span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></b></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">펠트만에 의하면 현재 몇몇 회사의 고객이 의약품 개발이라는 용도로 칩을 시험하고 있다고 합니다<span lang="EN-US">. </span>이 회사는 반도체 칩의 단독 판매가 아니라 완전한 서버를 구축한 판매를 생각하고 있지만 가격이나 출시 시기에 대해서는 대답하지 않았습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">이 거대한 칩을 만드는데 있어 세레브라스 시스템스는 반도체 위탁 제조업체인 대만<span lang="EN-US"> TSMC</span>와 긴밀히 제휴하고 있습니다<span lang="EN-US">. </span>참고로 애플이나<span lang="EN-US"> NVIDIA </span>같은 기업도<span lang="EN-US"> TSMC</span>의 고객입니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">TSMC</span>에서 수석 부사장인 브래드 포울센은<span lang="EN-US"> 1980</span>년대 초부터 반도체 업계에서 일했지만<span lang="EN-US"> Cerebras</span>는 지금까지 본 중에서 최대 크기의 반도체 칩이라고 말했습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">1</span>장의 길고 폭넓은 칩을 만들기 때문에<span lang="EN-US"> TSMC</span>는 먼저 제조 장치를 바꾸는 필요가 있었습니다<span lang="EN-US">. </span>반도체를 생산하는 기업<span lang="EN-US">(</span>파운드리<span lang="EN-US">)</span>은 고순도의 둥근 실리콘 웨이퍼로 칩을 만듭니다<span lang="EN-US">. 1</span>장의 웨이퍼에 격자 모양으로 늘어놓은 칩을 다수 형성하면서 각 칩에 잘라내는 것이 통상의 공정입니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">최신 파운드리에서 사용되는 웨이퍼는 지름<span lang="EN-US"> 300mm</span>이고<span lang="EN-US"> 1</span>장의 웨이퍼에서는 통상<span lang="EN-US"> 100</span>개 넘는 칩이 만들어집니다<span lang="EN-US">. </span>그러나<span lang="EN-US"> Cerebras</span>라는 거대한 칩을 만드는데 있어<span lang="EN-US"> TSMC</span>는 격자 모양의 칩을 다수 만드는 것이 아니라 하나의 거대 칩을 생산할 수 있도록 장치를 변경한 것이라고 폴센은 말했습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Cerebras</span>는<span lang="EN-US"> 300mm</span>의 웨이퍼에서 잘라 낼 수 있는 최대의 정방형입니다<span lang="EN-US">. <o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> "</span>이것을 본 사람들은<span lang="EN-US"> '</span>어떻게 이런 일을 할 수 있었냐<span lang="EN-US">? </span>자기들도 이쪽 방향으로 시도해 봐야 할지도 모른다<span lang="EN-US">'</span>고 생각하겠죠<span lang="EN-US">"</span>라고 폴센은 말했습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><b>사용하는 것은 거대 테크기업인가<span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></b></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">세계 최대의 반도체 메이커인 인텔도 딥 러닝에 특화한 반도체 칩을 개발 중입니다<span lang="EN-US">. </span>중국의 바이두와 파트너를 이뤄<span lang="EN-US"> AI </span>학습을 가속시키기 위한 칩도 만들고 있습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">구글의<span lang="EN-US"> AI</span>칩으로 인해 경쟁사들도 새로운 칩의 필요성을 확신했습니다<span lang="EN-US">. </span>그렇게 지적하는 것은 인텔에서 코퍼레이트 부사장 겸<span lang="EN-US"> AI </span>제품 그룹의 제너럴 매니저를 맡고 있는 나빈<span lang="EN-US">·</span>라오였습니다<span lang="EN-US">. TPU</span>에 의해<span lang="EN-US"> "</span>구글은 반도체 칩의 새 기준을 세운 것입니다<span lang="EN-US">"</span>라고 라오는 말합니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal">라오가 말하기를 특수형상의 칩은<span lang="EN-US"> '</span>판매가 어렵다<span lang="EN-US">'</span>고 합니다<span lang="EN-US">. </span>이미 구입한 하드웨어를 팔고 싶은 고객은 없기 때문입니다<span lang="EN-US">. "</span>업계를 바꾸려면 일을 조금씩 진행해야 합니다<span lang="EN-US">"<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Tirias Research</span>의 창업자인 짐<span lang="EN-US">·</span>맥레거도 또한<span lang="EN-US"> "</span>모든 테크기업이 서둘러<span lang="EN-US"> Cerebras</span>와 같은 특수한 칩을 사려는 것은 아닙니다<span lang="EN-US">"</span>고 지적했습니다<span lang="EN-US">. Cerebras</span>를 탑재한 시스템은 수백만 달러나 할 가능성이 있어 이것을 채용한다 하더라도 기존의 데이터센터에 변경을 가할 필요가 있을 것이라고 그는 말합니다<span lang="EN-US">. </span>게다가<span lang="EN-US"> AI </span>연구자가 이 새로운 칩을 채용하기 쉬워지도록 세레브라스 시스템즈는 소프트웨어를 개발할 필요도 있습니다<span lang="EN-US">.<o:p></o:p></span></p><p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p><p> 그런데도<span lang="EN-US"> AI</span>분야에서의 경쟁력에 사운을 거는 거대 테크기업인 페이스북이나 아마존<span lang="EN-US">, </span>바이두 등은 이 거대하고 기묘한 반도체 칩을 진지하게 검토할 것이라고 맥크레거는 생각하고 있습니다<span lang="EN-US">. "</span>거대한 테크 기업이라면 많이 납득이 가겠군요<span lang="EN-US">."</span></p><p> </p>   댓글 : 0 건   이전글  ‘중국발 AI’로 통역도 속기도 이제 필요없다 화웨이나 BAT를 뛰어넘는 엄청난 기업   다음글  페이스북이 생각하는 'VR의 미래' 그 모습이 보이기 시작했다 번호 제목 작성자 조회수 작성일 142 후지쯔 포럼 2019를 통해 내다본 AI시대 과... maumejuinb 4657 2020-03-04 141 fujitsu 특집: DX를 활용한 비즈니스 성과 ... maumejuinb 4778 2020-02-28 140 세계 경제의 50％ 이상이 디지털화 된다. 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